lua websocket 聊天

时间: 2023-06-22 08:31:24 浏览: 62
下面是一个使用lua-websockets库实现WebSocket聊天室的示例代码。 服务端代码: ```lua local websockets = require("websockets") local server = websockets.server({ port = 8080, on_message = function(client, message) for _, c in ipairs(server.clients) do if c ~= client then c:send(message) end end end }) server:start() ``` 在这个示例中,我们使用lua-websockets库创建了一个WebSocket服务器,并设置了端口号为8080。然后,我们添加了一个`on_message`事件处理程序,用于处理客户端发送的消息。在这个处理程序中,我们遍历所有连接到服务器的客户端,并将接收到的消息发送给所有客户端(除了发送者本身)。 客户端代码: ```lua local websockets = require("websockets") local client = websockets.client({ url = "ws://localhost:8080", protocols = {"chat"} }) client:on_open(function() print("连接已打开") end) client:on_message(function(message) print("接收到消息:" .. message) end) client:connect() while true do local message = io.read() client:send(message) end ``` 在这个示例中,我们使用lua-websockets库创建了一个WebSocket客户端,并连接到指定的服务器地址。然后,我们添加了一个`on_message`事件处理程序,用于处理接收到的消息。在这个处理程序中,我们将接收到的消息打印到控制台上。 最后,我们使用一个无限循环来等待用户输入消息,并使用`send()`方法将消息发送到服务器。 需要注意的是,这个聊天室示例只是一个简单的示例,没有实现诸如身份验证、消息存储和其他高级功能。在实际应用中,您可能需要实现更高级的功能来保护用户隐私和安全。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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